시각적 자극 식별 

KTU 멀티미디어 공학과 연구원인 Rytis Maskeliūnas에 따르면 얼굴에 보이는 정보의 분류는 일상적인 인간의 기능이다.

"소통하는 동안 얼굴은 특히 감정적 관점에서 대화의 맥락을 "말하지만" 뇌 신호를 기반으로 시각적 자극을 식별할 수 있을까?" Maskeliunas는 말한다.

이 연구는 얼굴에서 맥락 정보를 처리하는 개인의 능력을 분석하고 개인이 그것에 어떻게 반응하는지 감지하는 것을 목표로 했다.

Maskeliūnas는 안면 근육과 안구 운동을 검사하여 뇌 질환을 분석할 수 있음을 보여주는 다양한 연구가 있다고 말한다. 이는 퇴행성 뇌질환이 기억력과 인지 기능은 물론 안구 운동과 관련된 뇌신경계에도 영향을 미치기 때문이다.

이 연구는 알츠하이머 환자가 알츠하이머가 없는 사람처럼 뇌에서 보이는 얼굴을 시각적으로 처리할 수 있는 방법에 대한 더 나은 통찰력을 제공한다.

Dovilė Komolovaitė는 KTU 수학과 자연과학부를 졸업했다. 그는 연구를 공동 저술했다.

Komolovaitė는 "이 연구는 뇌의 전기 충격을 측정하는 뇌파 측정기의 데이터를 사용한다. 연구를 위해 수행된 실험은 건강한 개인과 알츠하이머 환자를 대상으로 수행되었다. 알츠하이머병에 걸린 사람의 뇌 신호는 일반적으로 건강한 사람보다 훨씬 더 시끄럽다."라고 Komolovaitė는 말한다.

이것은 개인이 증상을 경험할 때 집중하기 어렵게 만든다.

실험

이 연구는 60세 이상의 여성 그룹을 대상으로 했다. 

Komolovaitė는 “노인은 치매의 주요 위험 요소 중 하나이며, 뇌파에서 성별의 영향이 나타났기 때문에 성별 그룹을 하나만 선택했을 때 연구가 더 정확하다.”라고 말한다.

각 사람은 한 시간 동안 사람의 얼굴 사진을 보여주었다. 사진은 다른 기준에 따라 선택되었다. 예를 들어 감정의 영향을 분석할 때 중립적이고 두려운 얼굴을 보였다. 친숙도 요인을 분석할 때 알려진 사람과 무작위로 선택된 사람을 표시했다.

사람이 얼굴을 올바르게 이해하는지 이해하기 위해 참가자는 각 자극 후에 버튼을 눌러 얼굴이 반전되었는지 또는 올바른지 표시했다.

Komolovaitė는 "이 단계에서도 알츠하이머 환자는 실수를 하기 때문에 물체의 손상이 기억 때문인지 시각 과정 때문인지 판단하는 것이 중요하다."라고 말한다.

이 연구에는 표준 뇌파 검사 장비의 데이터가 포함되었지만 침습성 미세 전극에서 수집한 데이터는 실용적인 도구를 만드는 데 더 좋다. 이를 통해 전문가는 뉴런의 활동을 더 잘 측정할 수 있어 AI 모델의 품질이 향상된다.

“물론 기술적 요구 사항 외에도 알츠하이머병 환자의 삶을 더 쉽게 만드는 데 중점을 둔 커뮤니티 환경이 있어야 한다. 그래도 개인적인 생각으로는 5년 후에도 신체 기능 개선에 초점을 맞춘 기술을 보게 될 것이며 이 분야에서 뇌 질환의 영향을 받는 사람들에 대한 초점은 나중에야 나올 것이라고 생각한다.”라고 Maskeliunas가 말했다.

Komolovaitė는 “이 테스트를 의료 도구로 사용하려면 인증 프로세스도 필요하다”고 말했다.